O ganho genético em programas de melhoramento depende da acurácia e intensidade da seleção, da variância genética e do tempo por ciclo, destacando-se a redução do tempo por ciclo como fator-chave para acelerar o progresso genético. Nesse contexto, o uso de ferramentas preditivas apresenta elevado potencial para acelerar o progresso genético em programas de melhoramento de milho. Esta tese reúne dois estudos complementares voltados à avaliação e seleção de híbridos de milho. No primeiro estudo, foi desenvolvida e validada uma metodologia de fenotipagem automatizada para a contagem de grãos em espigas de milho a partir de imagens digitais, utilizando redes neurais convolucionais baseadas no algoritmo YOLOv8. O modelo apresentou elevada concordância com a contagem manual (ICC = 0,89), bem como alta associação linear (R² = 0,80). Além disso, a metodologia proporcionou uma redução de aproximadamente 70% no tempo de avaliação em relação à contagem manual, evidenciando seu potencial para apoiar a fenotipagem do número total de grãos por espiga. No segundo estudo, realizou-se a predição da produtividade de híbridos simples não avaliados em campo por meio de modelos de seleção genômica, utilizando dados fenotípicos provenientes de experimentos de campo e informações genômicas disponíveis apenas para parte das linhagens parentais. Modelos baseados na matriz de relacionamento por pedigree (A) e na matriz combinada pedigree + genômica (H) foram comparados sob diferentes cenários de validação cruzada e de disponibilidade genômica parental. De forma geral, a matriz H apresentou capacidade preditiva média de 0,51, considerando os diferentes cenários de validação cruzada, superando a obtida com a matriz A (0,46). Adicionalmente, observaram-se alterações no ranking de seleção entre os métodos, mesmo com uma correlação de Spearman igual a 0,98, indicando impactos relevantes na tomada de decisão e no ganho de seleção esperado. Os resultados obtidos nessa tese reforçam que a aplicação de ferramentas de fenotipagem automatizada e de seleção genômica representam uma estratégia promissora para acelerar o ganho genético por unidade de tempo, ao atuar sobre diferentes etapas do processo de seleção.